package com.ld.businessCard.listener;

import com.alibaba.excel.context.AnalysisContext;
import com.alibaba.excel.read.listener.ReadListener;
import com.alibaba.excel.util.ListUtils;
import com.ld.businessCard.entity.*;
import com.ld.businessCard.service.CardService;
import com.ld.businessCard.service.impl.CardServiceImpl;

import java.util.List;

public class MyUploadDataListener implements ReadListener<Card> {
	/**
	 * 每隔5条存储数据库，实际使用中可以100条，然后清理list ，方便内存回收
	 */
	private static final int BATCH_COUNT = 100;
	/**
	 * 缓存的数据
	 */
	private List<Card> cachedDataList = ListUtils.newArrayListWithExpectedSize(BATCH_COUNT);
	/**
	 * 假设这个是一个DAO，当然有业务逻辑这个也可以是一个service。当然如果不用存储这个对象没用。
	 */
	private CardService cardService;
	private User user;

	public MyUploadDataListener() {
		// 这里是demo，所以随便new一个。实际使用如果到了spring,请使用下面的有参构造函数
		cardService = new CardServiceImpl();
	}
	public MyUploadDataListener(User user){
		cardService = new CardServiceImpl();
		this.user = user;
	}



	/**
	 * 这个每一条数据解析都会来调用
	 *
	 * @param data    one row value. Is is same as {@link AnalysisContext#readRowHolder()}
	 * @param context
	 */
	public void invoke(Card data, AnalysisContext context) {
		cachedDataList.add(data);
		// 达到BATCH_COUNT了，需要去存储一次数据库，防止数据几万条数据在内存，容易OOM
		if (cachedDataList.size() >= BATCH_COUNT) {
			saveData();
			// 存储完成清理 list
			cachedDataList = ListUtils.newArrayListWithExpectedSize(BATCH_COUNT);
		}
	}



	/**
	 * 所有数据解析完成了 都会来调用
	 *
	 * @param context
	 */
	public void doAfterAllAnalysed(AnalysisContext context) {
		// 这里也要保存数据，确保最后遗留的数据也存储到数据库
		saveData();
	}

	/**
	 * 加上存储数据库
	 */
	private int saveData() {
		int success = 0;
			for (Card card : cachedDataList) {
				card.setStatus(0);
				if(user.getStatus() == 0) {
					card.setUserId(user.getId());
				}
				int i = cardService.addCard(card);
				success += i;
			}
		return success;
	}
}
